query-auto-suggestion:这是基于bert的查询自动建议服务

安装 pip install -r requirements.txt 跑步 python service.py 常问问题 :speech_balloon: 常问问题 问：您是否有论文或其他书面说明来介绍模型的详细信息？ 设计原理和技术细节可以找到。 问： BERT代码从何而来？ 答：是从派生的，并进行了必要的修改， 。 问：句子向量有多大？ 通常，每个句子都转换为768维向量。 取决于您使用的预训练BERT， pooling_strategy和pooling_layer ，输出向量的尺寸可能不同。 问：如何获得固定代表？ 你有做池子之类的吗？ 答：是的，需要合并才能获得句子的固定表示形式。 在默认策略REDUCE_MEAN ，我采用句子中所有标记的倒数第二个隐藏层并进行平均池化。 问：您是否建议在不进行微调的情况下使用BERT？ 答：是的，不是。 一方面，Google在Wikipedia数据上对BERT